di Martina Moggio
Negli ultimi anni, il fenomeno dell’antibiotico-resistenza (AMR, Antimicrobial resistance) è diventato una priorità critica per la salute pubblica, sia a livello nazionale che globale. L’Italia, soprattutto, è tra i paesi più colpiti in Europa per la diffusione di ceppi batterici resistenti e l’incremento della mortalità associata. È importante sottolineare come alcuni batteri gram-negativi, in particolare Klebsiella pneumoniae, rappresentino una minaccia crescente per i pazienti vulnerabili ricoverati in strutture sanitarie, compresi reparti ospedalieri come quelli di terapia intensiva e strutture residenziali per pazienti cronici. Per prevenire la crisi della resistenza antimicrobica, dobbiamo cambiare radicalmente il nostro approccio. In che modo? L’intelligenza artificiale (Artificial Intelligence – AI) rappresenta un nuovo paradigma per combattere questa minaccia. In particolare le tecniche di machine learning (ML) e deep learning (DL) trovano largo impiego in diversi campi della medicina.
SyntheMol, un modello di intelligenza artificiale generativa
Il team di ricerca delle Università di Stanford e McMaster ha sviluppato SyntheMol, un modello di intelligenza artificiale progettato per creare nuovi farmaci mirati contro ceppi resistenti di Acinetobacter baumannii, un batterio riconosciuto dall’Organizzazione Mondiale della Sanità (OMS) come uno tra i più pericolosi al mondo per la sua resistenza agli antibiotici. Questo sistema innovativo permette di accelerare il processo di sviluppo di nuovi farmaci, tradizionalmente un processo lungo, costoso e complesso, riducendo così il tempo necessario per portare nuove terapie sul mercato. “SyntheMol non solo progetta nuove molecole con un potenziale promettente come medicinali, ma genera anche la ricetta su come realizzare ciascuna nuova molecola”, afferma James Zou, co-autore dello studio pubblicato sulla rivista Nature Machine Intelligence. SyntheMol si propone come valido alleato per i ricercatori nel fornire non solo molecole nuove ma anche istruzioni su come produrle. Attingendo da una libreria di oltre 130.000 elementi costitutivi molecolari ed una serie di reazioni chimiche convalidate, SyntheMol ha identificato 30 miliardi di combinazioni di frammenti per progettare nuove molecole dotate di attività antibatteriche. Gli scienziati hanno sintetizzato 58 tra i 70 composti selezionati con il maggior potenziale battericida, 6 dei quali si sono dimostrati promettenti non solo contro ceppi resistenti di A. baumanii ma anche contro altri agenti patogeni. L’intelligenza artificiale ci fornisce dunque una nuova arma da testare e perfezionare in questa lunga guerra contro l’antibiotico-resistenza. Sarà l’inizio di una nuova era per i “superbatteri”?
A chi rivolgersi per avere un supporto a riguardo?
Negli ultimi anni l’Intelligenza Artificiale ha fatto il suo ingresso anche nel mondo dei dispositivi medici rivoluzionandone la produzione. I dispositivi medici alimentati dall’AI, difatti, offrono una serie di vantaggi sia ai fornitori che ai pazienti rendendo l’assistenza sanitaria più efficiente ed accessibile.
Biochem Consulting dispone di un’apposita unità dedicata alla sperimentazione clinica di dispositivi medici e può supportare le aziende nell’ottenimento di evidenze scientifiche necessarie ad assicurare un elevato profilo di sicurezza dei DM innovativi, nell’effettuare una corretta valutazione e classificazione dei software come dispositivi medici (Software as Medical Device) e nella preparazione di Report di validazione dell’usabilità del prodotto oltre alla Marcatura CE.
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Fonte: Swanson, K., Liu, G., Catacutan, D.B. et al. Generative AI for designing and validating easily synthesizable and structurally novel antibiotics. Nat Mach Intell 6, 338–353 (2024).
